影像数据库建立中的若干关键技术

第22卷第3期武汉测绘科技大学学报V o l .22N o.31997年9月Jou rnal of W uhan T echn ical U n iversity of Su rveying and M app ing Sep t .　1997 收稿日期:1997206216.方涛,男,31岁,博士后,现从事影像处理研究。

　3国家杰出青年科学基金、国家“九五”重点科技攻关及国家测绘局“九五”重点科技攻关资助项目,编号49525101、95D 0203及C 95203。

影像数据库建立中的若干关键技术3方　涛　龚健雅　李德仁(武汉测绘科技大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路39号,430070)摘　要　分析和讨论了建立大型遥感影像数据库中需要加以研究和解决的主要问题和若干关键技术,包括影像数据库的体系结构、扩充的关系数据库、无缝拼接、正射影像图的制作、数据压缩等。

关键词　遥感;影像数据库;客户 服务器;扩充的关系数据库;无缝拼接;正射影像;数据压缩分类号　P 208;T P 3921　大型影像数据库设计的体系结构随着计算机技术的发展,特别是In ternet 的迅猛普及与发展,应用系统的计算模型正在从主机计算模型、分散个人计算模型、网络文件服务器计算模型逐步演变为实现外部设备与数据共享的C lien t Server 计算模型。

111　传统的C lien t Server 机制C lien t Server 系统由客户计算机、服务器以及连接它们的网络组成。

在这样的计算模型中,服务器负责有效地管理诸如影像数据库的资源,当多客户并发地请求相同资源时,对这些资源进行最优化的管理。

客户机端运行应用程序代码,并对数据库服务器提出要求,服务器端处理并返回数据结果,通过结构化查询语言SQL 的调用实现网络通信。

但是这种基于SQL 的查询方式将产生大量的数据包在客户机和服务器端来回传递,产生网络延迟,从而降低了系统的效率。

为此在设计基于C lien t Server 机制的数据库系统时,不仅要考虑到带宽需要和对网络延迟要求,而且在软件设计时尽量提高代码的运行效率,减少网络通信流量。

112　基于W eb 的C lien t Server 机制大型的空间数据库的体系结构目前主要采用传统的C lien t Server 方式实现数据的集中管理,这样可以避免数据的不一致性问题。

但是将数据库集中在一台或多台服务器端存储与管理,大量的用户请求分布在客户端,使得客户端越来越庞大,服务器端压力日益增大,从而降低了网络的性能,形成了网络上新的“瓶颈”。

同时,大容量的数据传输到异地,必须考虑传输速率、传输可靠性及安全性等问题。

随着In ternet ,尤其是W o rld W ide W eb (简称W eb 或WWW )技术的发展,将传统的C lien t Server 环境与W eb 技术集成,如图1所示,使用W eb 服务器和浏览器对数据库进行访问。

W eb 服务器是作为客户机与数据库服务器间的网关而存在的。

在In ternet 上W eb 是基于H T T P (H yp er T ex t T ran sfer P ro too l )协议进行工作的,通过H T T P 建立超文本连接,并在In ternet 上正确传递。

图1　基于W db 的C lien t Server 机制F ig .1　C lien t Server Based on W eb这种基于W eb 的C lien t Server 体系不同于传统的C lien t Server 体系(通过SQL 访问数据库),H T T P 是一个精简而高效的网络协议,通过多台W eb 服务器处理来自客户的大量请求,分解了服务器端的压力,并将客户的请求变成超文本数据分发给用户,既实现了动态性,又减轻了网络压力。

因此,随着In ternet 网的兴起,这种基于W eb 服务器的机制将成为访问数据库的重要方式。

研究TCP IP 协议下混合平台数据分发与传输,以及基于W eb 的C lien t Server 空间数据查询方法,将显得愈来愈重要。

2　图像和影像数据库系统模型虽然关系数据库经过几十年的发展已成功地解决了数值和字符串的处理问题,但是对于不断增多的复杂的数据类型,如图表、图像、声音等二进制大对象BLOB s (B inary L arge O b jects )显得无能为力。

进入90年代以来,根据多媒体发展的趋势,针对图形、图像等非结构化的特点,提出新的数据模型,发展面向对象的数据库(OODB )的研究已取得了许多成果,但是无统一的数据模型标准,技术上至今仍不成熟。

因此,目前在市场上占主导地位的两种数据库仍是以传统的关系数据库和扩充的关系数据库为主。

211　传统的关系数据库系统(RDBMS )关系数据库仅能处理数值和字符串,没有丰富的数据类型,因此在传统的关系数据库上建立一个对象层来挖掘面向对象的优势,无法优化对对象数据的存储和访问,效率非常低,在技术上存在严重的问题。

二进制大对象(BLOB s )缺乏语义信息,同时关系数据库无法在这些数据上支持基于内容的查询,也不能进行比较运算,无法提供高性能的存储和查询。

因此关系数据库将复杂数据类型的控制交给了应用软件开发者,由应用软件开发者去控制复杂数据内容的处理。

此外,关系数据库不理解BLOB s 的语义,当BLOB s 在网络上应用时,须全部传输到客户端进行处理,增加了网上数据传输的负担。

212　对象数据库系统80年代以后普遍认为,处理多媒体数据的最佳技术是面向对象技术,该技术使应用程序的数据模型更直观,开发更方便,性能更稳定,可维护性更强。

将传统的C lien t Server 数据库模型与面向对象技术结合,便形成了面向对象数据库管理系统。

应用程序可直接将C ++创建的对象存入面向对象数据库中去,但是对象数据库有致命的缺陷,没有通用的查询语言,使对象数据库的灵活性受到很大影响。

此外,ODB 可扩展性、安全性、服务器功能、并发控制等方面都有待提高。

与ODB 相比,RDB 之所以能得到普遍应用在相当程度上得益于SQL 。

213　扩充的关系数据库系统扩充的关系数据库系统是建立在关系数据库技术基础上的,利用并借鉴了面向对象建模能力,从而提供了对复杂数据进行复杂查询的支持,因此也称对象2关系数据库系统。

未来10年这种对象2关系技术将成为成熟的技术,并且提供的是高度集成的客户 服务器结构的、可伸缩的、强大的对象2关系数据库系统。

目前,比较成功的对象2关系数据库产品是Illu stra Server ,它支持用标准的SQL 访问数据,还支持完全控制、事务和恢复等关系数据库的关键技术,并且提供对对象存储和访问的高效的可扩展平台(称为D ata B lade 模块),以取代关系数据库以BLOB s 访问图形、图像等复杂数据。

因此在设计影像数据库时,比较现实的选择仍是以关系数据库为基础,扩展对非结构化的图像二进制大对象的访问方式来选择数据库平台。

3　影像数据库的数据结构和存储结构 遥感影像具有时间、空间属性等特点,可选择如下的影像数据库结构:Grid I D图像类型版本号压缩标志图像块地理坐标图像大小调色板索引图像分辨率图像数据描述信息其中Gird I D 标识了影像所在的地理位置。

目前以遥感信息为目标的显示、查询和管理已随着计算机技术的发展成为一个非常现实的问题。

图像漫游就是一个常用技术。

但是在原始图像层上很难实时地、快速地观察图像整体效果,因此以原始影像库为基础,建立多级图像金字塔,并分别与相应的矢量数据的比例尺一致,便于影像与矢量数据、D TM 数据的整体处理和套合显示。

4　影像数据的预处理以建立无缝影像数据库为目标的遥感影像数据采集,涉及较多的图像预处理,包括图像几何校正,灰度拼接(无缝镶嵌),正射影像的制作,投影变换,椭球体上影像数据的校正,重采样,满足制作D TM 和几何量测等建库要求的影像无损或准无损压缩技术。

411　无缝镶嵌技术无缝镶嵌技术是建立无缝影像数据库的前提,涉及遥感图像的几何校正和灰度拼接。

几何校正的目的是使校正后的图像重新定位到某种地图投影方式,以适于各种定位、量测、多源影像的复合及与矢量地图、D TM 等的套合显762第3期 方　涛等:影像数据库建立中的若干关键技术 示与处理。

几何校正方法应用最多的是多项式纠正。

目前,依据小波多分辨分析能同时提供空间2频率局部化信息的特点,也出现了基于小波变换的几何校正方法。

在图像几何校正的基础上,可实现图像的几何拼接,常用的方法是采用多边形折线来选择接缝点的几何拼接技术,还有采用金字塔影像数据结构和“从粗到精”的分层控制策略逐级拼接。

几何拼接满足了相邻影像镶嵌后的几何精度要求。

但是,由于来自不同时相、不同传感器和不同空间分辨率的影像存在着明显的灰度差异,传统的方法采用影像的光滑化处理,使得拼接处的影像模糊,直方图均衡也很难取得令人满意的效果。

近年来,已有的研究报道了利用小波变换的多通道分解特性,可比较成功地解决无缝镶嵌技术中辐射不连续性。

412　正射影像图的制作数字正射影像具有统一的大地坐标系、丰富的信息量和真实的景观表达,易于制作具有“独立于比例尺”的多级影像金字塔结构,快速处理和传输,可直接由航空、航天遥感获得数据源,并作为更新1 1万等比例尺地形图的重要的数据源等特点,当今,正射影像图的制作和应用在发达国家已得到普遍重视。

采用D TM和外方位元素经过数字微分纠正,可以通过遥感影像获得数字正射影像,它的基本参数包括原始影像与正射影像的比例尺、采样分辨率等。

从数字正射影像产品的质量控制角度来看,D TM的精度将直接影响正射影像的几何精度。

413　影像数据压缩及像质评价标准随着传感器空间分辨率的提高和对遥感信息需求的日益增长,获取的影像数据量成几何级数增大,选用大容量存储设备存储不断增加的数据量,其成本是十分可观的。

同时,海量的遥感信息也难于统一管理。

另一方面,基于C lien t Server 机制的有限传输信道带宽和传输速率,使得影像数据在网上难于快速下载。

因此,研究遥感影像数据压缩技术显得愈来愈重要了。

但是与视频图像压缩不同,遥感信息因其获得的代价昂贵,用途极其广泛和具有时效性与永久性等特点,20多年来,遥感数据压缩技术的研究大都停留在无损压缩方式上。

这种压缩方式是以经典的Shannon信息论为压缩的理论极限,即以熵为压缩效率的下界,因此压缩比通常在2 1左右。

只是在近几年来,遥感信息爆炸性的增长,对压缩比有了更高的需求,有损压缩技术才引起了遥感界的广泛关注。

基于影像数据空间相关性和多波段遥感信息在光谱维上的光谱相关性,已相继出现了JPEG压缩技术、基于特征预测矢量量化编码技术、分形编码技术、小波变换数据压缩技术等在遥感影像压缩中的应用研究。